matlab的代码在相机上实现跌倒检测 作者 陈泽宇 前言 该项目是ECE 6258的最终项目。 编码中有几个部分相机校准基于C ++。 距离基于MATLAB。预处理基于Python 2.7。 检测系统基于Python 2.7。 openpose基于C ++和caffe。 如果您仅使用视频模式，则不需要openpose，因为我们提供了供您实施的测试集。 相机校准 要运行此部分，建议使用cmake。 编译并运行： $ cmake . $ make $ ./camera 提供的输入图像位于test_image目录中。 前处理 预处理包括增强和背景扣除。 脚本有两个版本。 一种是一种文件处理，另一种是bach处理。 要运行批处理，请创建一个名为video的目录，然后将所有视频放入该目录。 检测系统 跑步 $ python falldetect2.5.py 要仅在视频模式下运行，只需将提供的输入目录放入“检测”目录，然后为系统设置视频目录。 当检测到跌倒时，系统将发送电子邮件到目标地址。 默认目标电子邮件为。 用户还可以更改电子邮件地址。 如果要运行实时版本，则需要几个软件包：CUDA 8（仅

冈萨雷斯数字图像处理第三版matlab源代码(1).rar

牛顿Newton插值 MATLAB源程序代码

典型相关分析matlab实现代码DCCA：深度规范相关分析 这是带有pytorch的Python中的深度规范相关性分析（DCCA或Deep CCA）的实现，它支持多GPU训练。 DCCA是CCA的非线性版本，它使用神经网络代替线性变换器作为映射函数。 DCCA最初是在以下论文中提出的： Galen Andrew，Raman Arora，Jeff Bilmes，Karen Livescu，“”，ICML，2013年。 它使用最新的pytorch1.0-preview。 由于网络的损失函数需要计算对称矩阵特征值分解的梯度。 基本的建模网络可以轻松地被更高效，更强大的网络（如CNN）取代。 大多数配置和参数是根据以下文件设置的： Wang Weiran，Raman Arora，Karen Livescu和Jeff Bilmes。 “”，ICML，2015年。 预先要求 python 3.6+ pytorch 1.0+（支持为对称矩阵（symeig）计算特征值分解的梯度） 您还可以按以下方式安装环境： conda create -f requirement.yml conda activate

matlab求导代码Julia的宏观经济建模 2017年12月在阿根廷中央银行为IADB举办的讲习班“ Julia宏观经济建模”的代码和教材。 暂定大纲 12月18日2:00-2:30 pm：Julia介绍 12月18日，下午2:45-下午3:45：语法 12月18日4:00-5:30 pm：类型和多次发送 12月19日，上午9:00-9:30：软件包生态系统 12月19日，9：45-11:00 am：状态空间模型和DSGE.jl 软件 我们假设参与者将有权使用 和：在Julia REPL中键入Pkg.add("IJulia") 可选：Jupyter扩展，可让您将笔记本（已经是幻灯片格式）转换为浏览器中的幻灯片，并在幻灯片中运行代码块。 安装IJulia之后，在Julia REPL中运行： using Conda Conda . add_channel ( " damianavila82 " ) Conda . add ( " rise " ) ：在Julia REPL中输入Pkg.add("DSGE") 资源 适用于MATLAB和Python用户 学习Julia，或经济学概念 对于J

PCA主成分分析MATLAB实现代码

典型相关分析matlab实现代码代码质量和样式 单元测试和覆盖 如何引用 贡献者 SPM12预处理管道说明 依存关系 确保安装以下工具箱并将其添加到matlab路径。 有关说明，请参见以下链接： 依存关系 二手版本 20 ??? 或者 4.？ v7487 不适用 为简单起见，已将subfun工具工具箱添加到该子subfun文件夹中。 一般说明 这套功能将从读取和解压缩数据。 然后它将执行： 切片定时校正 空间预处理（重新对齐，对MNI空间进行归一化）， 平滑 主题级别的GLM和 组一级的GLM为SPM（即汇总统计方法）。 这必须针对每个任务独立运行。 所有参数最好都应该在getOptions.m文件中进行更改。 它还可以通过在非规范化图像上为每个受试者运行GLM来准备数据以运行MVPA分析，并为要在MVPA中使用的每种条件获取一个beta图像。 核心功能位于子功能文件夹subfun 假设 目前，此管道进行了一些假设： 假设虚拟扫描已从BIDS数据集中删除，并且可以直接跳至预处理， 假定给定任务的元数据与正在运行此管道的第一个主题的第一次运行的元数据相同， 它假定该组是在主题字段（例如s

matlab分时代码注意：可以在上找到使用较新的Leap SDK的该项目的分支。 Matleap：与Leap Motion控制器的MATLAB接口 此MATLAB mex文件可让您从Leap Motion控制器设备获取数据。 为了构建mex文件，您需要安装C ++编译器，并且需要设置Matlab来构建mex文件。 有关设置Matlab以构建mex文件的更多信息，请参见。 建造 安装Leap SDK 使matleap构建模块访问Leap SDK： 如果您正在运行Windows ，请将LeapSDK目录复制到包含matleap代码的目录中。 如果运行的是OS / X或Linux ，则可以复制目录，或者更好的方法是，创建指向LeapSDK目录的符号链接，并将其放置在与matleap代码相同的目录中，例如： $ ln -s ~/Software/Leap_Developer_Kit/LeapSDK/ ~/matleap/LeapSDK 从MATLAB内构建mex文件 >> build 测验 >> test_matleap 例子 >> matleap_version ans = 0 4 >> f

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蔡氏电路matlab仿真代码混沌吸引子 适用于某些三阶混沌系统的Python脚本（Lorenz吸引子，Nose-Hoover振荡器，Rossler吸引子，Riktake模型，Duffing映射等） 主要资讯 标题 分析和建模混沌系统 作者 亚历山大·卡皮塔诺夫 接触 lang项目 的Python 3 初版 2019年5月30日 执照 GNU GPL 3.0。 依存关系 项目要求： Python（> = 3.6） NumPy（> = 1.19.0） 科学（> = 1.5.1） 熊猫（> = 1.1.0） Matplotlib（> = 3.2.2） Pytest（> = 5.4.3） 预先提交（> = 2.6.0） 混沌模型（示例） 洛伦兹吸引子： dx/dt = sigma * (y - x) dy/dt = rho * (x - z) - y dz/dt = x * y - beta * z 其中sigma = 10，rho = 28，beta = 8/3。 罗斯勒吸引子： dx/dt = -(y + z) dy/dt = x + a * y dz/dt